دوره پیاده‌سازی Distributed Training با استفاده از TensorFlow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی Distributed Training با استفاده از TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و یادگیری توزیع‌شده
• 2. مبانی TensorFlow برای محاسبات توزیع‌شده
• 3. معماری کلی سیستم‌های یادگیری توزیع‌شده
• 4. انواع روش‌های موازی‌سازی در یادگیری عمیق
• 5. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 6. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 7. موازی‌سازی ترکیبی (Hybrid Parallelism)
• 8. مراحل پیاده‌سازی موازی‌سازی داده
• 9. تنظیم محیط برای TensorFlow Distributed Training
• 10. استفاده از tf.distribute.Strategy
• 11. استراتژی MirroredStrategy برای آموزش روی چندین GPU
• 12. پیکربندی MirroredStrategy
• 13. آموزش مدل با MirroredStrategy
• 14. تابع compile و fit با MirroredStrategy
• 15. استراتژی MultiWorkerMirroredStrategy برای آموزش روی چندین ماشین
• 16. پیکربندی MultiWorkerMirroredStrategy
• 17. مدیریت ارتباط بین Workerها
• 18. استفاده از tf.lookup.StaticVocabularyTable
• 19. استفاده از tf.keras.layers.Embedding
• 20. آموزش مدل با MultiWorkerMirroredStrategy
• 21. استراتژی TPUStrategy برای آموزش روی TPUها
• 22. پیکربندی TPUStrategy
• 23. آموزش مدل با TPUStrategy
• 24. ملاحظات مربوط به حافظه در آموزش توزیع‌شده
• 25. بهینه‌سازی استفاده از حافظه GPU
• 26. روش‌های کاهش مصرف حافظه
• 27. استفاده از Mixed Precision Training
• 28. فعال‌سازی Mixed Precision Training
• 29. مزایای Mixed Precision Training
• 30. معایب و چالش‌های Mixed Precision Training
• 31. مدیریت داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 32. استفاده از tf.data API برای ورودی کارآمد
• 33. بهینه‌سازی pipeline داده
• 34. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده
• 35. آموزش مدل‌های بزرگ با داده‌های حجیم
• 36. مدیریت Checkpointها در آموزش توزیع‌شده
• 37. ذخیره و بازیابی Checkpointها
• 38. استفاده از tf.train.CheckpointManager
• 39. بازیابی Checkpointها در MultiWorkerMirroredStrategy
• 40. تنظیمات پیشرفته برای آموزش توزیع‌شده
• 41. تنظیمات مربوط به ارتباطات شبکه
• 42. استفاده از NCCL و Gloo
• 43. تنظیمات مربوط به همگام‌سازی گرادیان‌ها
• 44. روش‌های کاهش نویز در گرادیان‌ها
• 45. استفاده از Gradient Accumulation
• 46. استفاده از Gradient Clipping
• 47. نکات عملی برای رفع اشکال در آموزش توزیع‌شده
• 48. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 49. مانیتورینگ منابع سیستم (CPU, GPU, RAM)
• 50. ابزارهای مانیتورینگ TensorFlow Profiler
• 51. تحلیل خروجی Profiler
• 52. مدیریت خطا در محیط توزیع‌شده
• 53. استراتژی‌های بازیابی از خطا
• 54. استفاده از ابزارهای لاگ‌گیری
• 55. آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) به صورت توزیع‌شده
• 56. پیاده‌سازی مدل‌های Transformer با TensorFlow Distributed
• 57. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 58. ملاحظات خاص برای مدل‌های NLP
• 59. آموزش مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision) به صورت توزیع‌شده
• 60. پیاده‌سازی مدل‌های CNN و Vision Transformer
• 61. ملاحظات خاص برای مدل‌های CV
• 62. معرفی تنسورهای توزیع‌شده (Distributed Tensors)
• 63. کاربرد تنسورهای توزیع‌شده
• 64. مدیریت وضعیت (State Management) در سیستم‌های توزیع‌شده
• 65. استفاده از tf.Variable در محیط توزیع‌شده
• 66. استراتژی‌های هماهنگ‌سازی وضعیت
• 67. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی توزیع‌شده
• 68. بهینه‌سازهای سازگار با آموزش توزیع‌شده
• 69. تکنیک‌های کاهش زمان آموزش
• 70. استفاده از تکنیک‌های پیش‌بینی (Lookahead, etc.)
• 71. کاربرد آموزش توزیع‌شده در مسائل واقعی
• 72. مثال‌های صنعتی موفق
• 73. چالش‌های پیاده‌سازی در محیط‌های عملیاتی
• 74. مقایسه رویکردهای آموزش توزیع‌شده با فریم‌ورک‌های دیگر (PyTorch, Horovod)
• 75. مزایا و معایب هر رویکرد
• 76. امنیت در سیستم‌های یادگیری توزیع‌شده
• 77. ملاحظات امنیتی در انتقال داده‌ها
• 78. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در آموزش توزیع‌شده
• 79. کاربرد یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 80. مفاهیم پایه یادگیری فدرال
• 81. پیاده‌سازی یادگیری فدرال با TensorFlow Federated
• 82. ملاحظات مربوط به مدل‌های سفارشی (Custom Models)
• 83. نوشتن مدل‌های سفارشی برای آموزش توزیع‌شده
• 84. استفاده از tf.function برای بهینه‌سازی
• 85. مدیریت منابع در مقیاس ابری (Cloud)
• 86. استفاده از سرویس‌های ابری (AWS, GCP, Azure)
• 87. پیکربندی محیط آموزش توزیع‌شده در ابر
• 88. هزینه‌های آموزش توزیع‌شده و راه‌های بهینه‌سازی
• 89. استراتژی‌های کاهش هزینه
• 90. آینده آموزش توزیع‌شده
• 91. روندهای نوظهور در یادگیری عمیق توزیع‌شده
• 92. چالش‌های پیش رو و راهکارهای آینده
• 93. جمع‌بندی و نکات کلیدی برای موفقیت
• 94. مسیر یادگیری برای متخصصان یادگیری عمیق توزیع‌شده
• 95. نکات پایانی برای پیاده‌سازی موفق